Verarbeiten von Echtzeit-IoT-Daten in Apache Flink® mit Azure HDInsight on AKS
Azure IoT Hub ist ein verwalteter Dienst, der in der Cloud gehostet wird und als zentraler Nachrichten-Hub für die Kommunikation zwischen einer IoT-Anwendung und deren angeschlossenen Geräten fungiert. Sie können Millionen von Geräten und deren Back-End-Lösungen zuverlässig und sicher verbinden. Fast jedes Gerät kann mit einem IoT Hub verbunden werden.
In diesem Beispiel verarbeitet der Code IoT-Echtzeitdaten in Apache Flink® mit Azure HDInsight on AKS und Senken zu Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2)-Speicher.
Voraussetzungen
- Erstellen einer Azure IoT Hub-Instanz
- Erstellen eines Flink 1.17.0-Clusters in HDInsight on AKS
- Verwenden von MSI für den Zugriff auf ADLS Gen2
- IntelliJ für die Entwicklung
Hinweis
Für diese Demo verwenden wir eine Windows-VM als Maven-Projektentwicklungsumgebung im selben virtuellen Netzwerk (VNet) wie HDInsight on AKS.
Flink 1.17.0-Cluster in HDInsight on AKS
Azure IoT Hub im Azure-Portal
Die Verbindungszeichenfolge enthält eine Service Bus-URL (die URL des zugrunde liegenden Event Hub-Namespaces), die Sie als Bootstrapserver in Ihrer Kafka-Quelle hinzufügen müssen. In diesem Beispiel lautet er iothub-ns-contosoiot-55642726-4642a54853.servicebus.windows.net:9093
.
Vorbereiten der Nachricht an Azure IoT-Geräte
Jeder IoT-Hub verfügt über integrierte Systemendpunkte zum Verarbeiten von System- und Gerätenachrichten.
Weitere Informationen finden Sie unter How to use VS Code as IoT Hub Device Simulator (Verwenden von VS Code als IoT Hub-Gerätesimulator).
Code in Flink
IOTdemo.java
KafkaSource: IoT Hub basiert auf Event Hub und unterstützt daher eine Kafka-ähnliche API. Wir können in diesem Flink-Auftrag also eine KafkaSource mit geeigneten Parametern definieren, um Nachrichten von IoT Hub zu nutzen.
FileSink: Definieren Sie die Azure Blob File System (ABFS)-Senke.
package contoso.example
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.client.program.StreamContextEnvironment;
import org.apache.flink.configuration.MemorySize;
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetResetStrategy;
import java.time.Duration;
public class IOTdemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// create execution environment
StreamExecutionEnvironment env = StreamContextEnvironment.getExecutionEnvironment();
String connectionString = "<your iot hub connection string>";
KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers("<your iot hub's service bus url>:9093")
.setTopics("<name of your iot hub>")
.setGroupId("$Default")
.setProperty("partition.discovery.interval.ms", "10000")
.setProperty("security.protocol", "SASL_SSL")
.setProperty("sasl.mechanism", "PLAIN")
.setProperty("sasl.jaas.config", String.format("org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"$ConnectionString\" password=\"%s\";", connectionString))
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.committedOffsets(OffsetResetStrategy.EARLIEST))
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
.build();
DataStream<String> kafka = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
String outputPath = "abfs://<container>@<account_name>.dfs.core.windows.net/flink/data/azureiothubmessage/";
final FileSink<String> sink = FileSink
.forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
.withRollingPolicy(
DefaultRollingPolicy.builder()
.withRolloverInterval(Duration.ofMinutes(2))
.withInactivityInterval(Duration.ofMinutes(3))
.withMaxPartSize(MemorySize.ofMebiBytes(5))
.build())
.build();
kafka.sinkTo(sink);
env.execute("Sink Azure IOT hub to ADLS gen2");
}
}
Maven pom.xml
<groupId>contoso.example</groupId>
<artifactId>FlinkIOTDemo</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<flink.version>1.17.0</flink.version>
<java.version>1.8</java.version>
<scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-files -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-files</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<version>3.0.0</version>
<configuration>
<appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
Erstellen des JAR-Pakets und Übermitteln des Auftrags im Flink-Cluster
Laden Sie die JAR-Datei in den WebSSH-Pod hoch, und übermitteln Sie sie.
user@sshnode-0 [ ~ ]$ bin/flink run -c IOTdemo -j FlinkIOTDemo-1.0-SNAPSHOT.jar
SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.
Job has been submitted with JobID de1931b1c1179e7530510b07b7ced858
Überprüfen des Auftrags auf der Benutzeroberfläche des Flink-Dashboards
Überprüfen des Ergebnisses in ADLS Gen2 im Azure-Portal
Verweis
- Apache Flink-Website
- Apache, Apache Kafka, Kafka, Apache Flink, Flink und zugehörige Open Source-Projektnamen sind Handelsmarken der Apache Software Foundation (ASF).